基于参数优化VMD联合小波的湍流去噪方法及系统
申请人信息
- 申请人:中国海洋大学
- 申请人地址:266100 山东省青岛市崂山区松岭路238号
- 发明人: 中国海洋大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于参数优化VMD联合小波的湍流去噪方法及系统 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311732833.2 |
| 申请日 | 2023/12/18 |
| 公告号 | CN117421561B |
| 公开日 | 2024/3/12 |
| IPC主分类号 | G06F18/20 |
| 权利人 | 中国海洋大学 |
| 发明人 | 杨华; 郑雨轩; 朱小宇; 毛蓓蓓; 李文博 |
| 地址 | 山东省青岛市崂山区松岭路238号 |
摘要文本
本发明属于海洋湍流去噪技术领域，公开了一种基于参数优化VMD联合小波的湍流去噪方法及系统。本发明通过矩阵式剖面湍流仪采集得到原始剪切信号，初始化NGO算法的参数，设定最小化包络熵为适应度值，获取最小包络熵对应的α和K值作为VMD算法的最优参数，使用最优参数的VMD对原始湍流剪切信号进行模态分解，并根据各模态分量与原始湍流剪切信号的相关系数去除噪声分量，保留有效分量，完成首次去噪；之后对有效分量进行小波阈值去噪，实现二次去噪，对去噪后的各分量进行信号重构，获取较为纯净的湍流剪切信号。本发明可消除湍流剪切信号中的噪声干扰，提高了海洋湍流数据的准确性。 （来 自 专利查询网）
专利主权项内容
1.一种基于参数优化VMD联合小波的湍流去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.通过NGO算法对VMD方法的参数进行寻优，根据得到的最优参数[α, K]对测量的原始湍流剪切信号x(t)进行变分模态分解，计算各模态分量u(t)与原始湍流剪切信号x(t)的相关系数M，判断各模态分量u(t)中的有效分量u(t)和噪声分量u(t)；KKmK-m步骤2.将得到的噪声分量u(t)剔除，并利用小波阈值法对有效分量u(t)进行去噪，得到去噪后的湍流有效分量y(t)；K-m<<所述步骤2具体为：步骤2.1.对保留的湍流有效分量u(t)进行小波阈值去噪，计算步骤如下：<步骤2.1.1.确定小波基函数，对湍流有效分量进行小波分解，得到小波系数；式中，a(n)为近似系数，b(n)为细节系数，h为低通滤波器系数，g为高通滤波器系数，β为分解层数，n表示采样点个数，k＝1, 2, ..., n-1；<<步骤2.1.2.选择阈值函数对小波系数进行阈值处理，阈值函数如下：式中，U为湍流信号去噪后小波系数，w为湍流信号去噪前小波系数，λ为小波阈值；步骤2.1.3.利用去噪后小波系数进行信号重构，得到重构后湍流有效分量，即为小波去噪后湍流信号；步骤2.2.小波基选取db5小波，分解层数界定为4层，对有效IMF分量进行降噪处理，得到二次去噪后的有效IMF分量y(t)；<步骤3.将湍流有效分量y(t)进行数据重构，得到去噪后的剪切信号s(t)。<